[发明专利]眼睛状态的检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种眼睛状态的检测方法，其特征在于，所述眼睛状态的检测方法包括：

获取待检测的目标图像，所述待检测的目标图像包括目标眼睛；

采用深度学习模型对所述待检测的目标图像进行特征提取，得到多个边缘特征点，边缘特征点包括边缘特征点坐标；

采用最小二乘法拟合所述多个边缘特征点坐标，得到第一目标参数和第二目标参数；

基于所述第一目标参数和所述第二目标参数获取目标眼睛的状态，所述目标眼睛的状态为张眼状态或者闭眼状态。

2.根据权利要求1所述的眼睛状态的检测方法，其特征在于，所述采用深度学习模型对所述待检测的目标图像进行特征提取，得到多个边缘特征点，边缘特征点包括边缘特征点坐标包括：

将所述待检测的目标图像进行预处理，得到预处理后的目标图像；

将所述预处理后的目标图像输入卷积神经网络进行卷积，得到第一目标图像；

在所述卷积神经网络中对所述第一目标图像进行池化处理，得到第二目标图像；

将所述第二目标图像进行非线性映射，得到目标特征图像；

从所述目标特征图像中提取所述目标眼睛对应的多个边缘特征点，边缘特征点包括边缘特征点坐标。

3.根据权利要求1所述的眼睛状态的检测方法，其特征在于，所述采用最小二乘法拟合所述多个边缘特征点坐标，得到第一目标参数和第二目标参数包括：

在所述待检测的目标图像中，基于所述多个边缘特征点坐标采用所述最小二乘法对所述多个边缘特征点进行椭圆拟合，得到目标椭圆方程；

从所述目标椭圆方程中提取第一目标参数和第二目标参数。

4.根据权利要求1所述的眼睛状态的检测方法，其特征在于，所述基于所述第一目标参数和所述第二目标参数获取目标眼睛的状态，所述目标眼睛的状态为张眼状态或者闭眼状态包括：

对所述第一目标参数和所述第二目标参数进行眼睛闭合比率计算，得到目标眼睛闭合比率；

根据所述目标眼睛闭合比率，获取目标眼睛状态标识，并基于所述目标眼睛状态标识确定所述目标眼睛的状态，所述目标眼睛状态标识为第一眼睛状态标识或者第二眼睛状态标识，所述目标眼睛的状态为张眼状态或者闭眼状态。

5.根据权利要求4所述的眼睛状态的检测方法，其特征在于，所述根据所述目标眼睛闭合比率，获取目标眼睛状态标识，并基于所述目标眼睛状态标识确定所述目标眼睛的状态，所述目标眼睛状态标识为第一眼睛状态标识或者第二眼睛状态标识，所述目标眼睛的状态为张眼状态或者闭眼状态包括：

读取所述目标眼睛闭合比率，并判断所述目标眼睛闭合比率是否大于或者等于目标闭合比率阈值；

若所述目标眼睛闭合比率大于或者等于所述目标闭合比率阈值，则得到第一眼睛状态标识，并基于所述第一眼睛状态标识确定所述目标眼睛的状态为张眼状态；

若所述目标眼睛闭合比率小于所述目标闭合比率阈值，则得到第二眼睛状态标识，并基于所述第二眼睛状态标识确定所述目标眼睛的状态为闭眼状态。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的眼睛状态的检测方法，其特征在于，在所述获取待检测的目标图像，所述待检测的目标图像包括目标眼睛之前，所述眼睛状态的检测方法还包括：

建立标准图像库，所述标准图像库包括多个张眼状态标准图像和多个闭眼状态标准图像；

基于所述多个张眼状态标准图像和所述多个闭眼状态标准图像，获取目标闭合比率阈值。